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龍圖騰網恭喜華僑大學申請的專利一種紅外圖像與可見光圖像的融合方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119850443B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510327036.9，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權一種紅外圖像與可見光圖像的融合方法是由陳子儀;蔡高升設計研發完成，并于2025-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種紅外圖像與可見光圖像的融合方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種紅外圖像與可見光圖像的融合方法，屬于計算機視覺及人工智能技術領域，包括：步驟S1、構建生成融合圖像的圖像融合網絡模型；步驟S2、獲取紅外圖像和對應的可見光圖像以形成訓練數據集，利用訓練數據集，以損失函數對融合網絡模型進行訓練，損失函數與可見光圖像與融合圖像的結構相似度損失、基于紅外圖像與對應的可見光圖像的語義熱力圖掩碼區域的結構相似度損失、圖像強度損失和圖像梯度損失有關；步驟S3、將待融合的紅外圖像和對應的可見光圖像輸入經步驟S2訓練后的融合網絡模型，以得到最終的融合圖像。本發明無需人工操作，降低算力要求，能夠實現對圖像的實時處理，不易丟失信息，效率更高。

本發明授權一種紅外圖像與可見光圖像的融合方法在權利要求書中公布了：1.一種紅外圖像與可見光圖像的融合方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟S1、構建圖像融合網絡模型，所述圖像融合網絡模型包括兩深度卷積網絡、分別與兩深度卷積網絡的中間層連接的交叉卷積網絡、融合模塊、以及圖像重構網絡，兩深度卷積網絡分別用于進行紅外圖像和可見光圖像的語義信息提取，以生成紅外圖像特征和可見光圖像特征，交叉卷積網絡用于生成紅外圖像與可見光圖像的互補特征，融合模塊用于將紅外圖像特征、可見光圖像特征和互補特征融合以生成融合特征，圖像重構網絡用于對融合特征進行重構處理，以生成融合圖像；步驟S2、獲取紅外圖像和對應的可見光圖像以形成訓練數據集，利用訓練數據集，以損失函數對融合網絡模型進行訓練，損失函數與可見光圖像與融合圖像的結構相似度損失、基于紅外圖像與對應的可見光圖像的語義熱力圖掩碼區域的結構相似度損失、圖像強度損失和圖像梯度損失有關；步驟S3、將待融合的紅外圖像和對應的可見光圖像輸入經步驟S2訓練后的融合網絡模型，以得到最終的融合圖像；所述步驟S1中，所述深度卷積網絡包括依次連接的初始化卷積模塊和星型模塊，星型模塊包括依次連接的第一深度卷積層、中間層和跳躍連接層，中間層由兩個并接的中間卷積構成，跳躍連接層由一個連接首尾的由Sobel算子與第一卷積層構成，所述交叉卷積網絡包括依次連接的第二卷積層和第二深度卷積層，第二卷積層分別與兩深度卷積網絡的中間層連接；所述步驟S2中，將紅外圖像和對應的可見光圖像輸入多模態語義分割神經網絡，通過反向梯度傳播機制，生成語義熱力圖掩碼，以形成紅外圖像與對應的可見光圖像的語義熱力圖掩碼區域；所述步驟S2中，損失函數表示為，其中，表示可見光圖像與融合圖像的結構相似度損失，表示基于紅外圖像與對應的可見光圖像的語義熱力圖掩碼區域的結構相似度損失，表示圖像強度損失，表示圖像梯度損失，和表示紅外圖像與對應的可見光圖像輸入多模態語義分割神經網絡，并進行前向傳播對卷積特征圖進行可視化后，根據結構相似度計算的權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華僑大學，其通訊地址為：362000 福建省泉州市豐澤區城東城華北路269號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。